Un guide pratique des intentions et des sentiments dans le support client

Si vous travaillez dans le support client, vous ne connaissez que trop bien ce sentiment. La file d'attente des tickets est un flot incessant, et chaque message semble être une priorité absolue. Vous avez un client furieux à propos d'une livraison en retard, un autre qui a une simple question sur votre politique de retour, et un troisième qui passe juste pour vous dire merci. Essayer de trier ce désordre manuellement est lent, stressant, et c'est la recette parfaite pour que des problèmes importants passent à la trappe.

Mais que se passerait-il si vous pouviez savoir, en un instant, ce que veut un client (son intention) et comment il se sent (son sentiment) ? Ce n'est pas une fantaisie futuriste ; c'est quelque chose que vous pouvez faire dès maintenant avec l'IA moderne. Maîtriser ces deux signaux est la clé pour des flux de travail plus intelligents, des résolutions plus rapides et des clients vraiment plus heureux.

Ce guide expliquera ce que sont les intentions et les sentiments, pourquoi ils sont si importants pour les équipes de support d'aujourd'hui, et vous montrera comment l'IA rend ce type d'analyse totalement réalisable, sans que vous ayez à démanteler et remplacer toute votre configuration technologique.

Que sont les intentions et les sentiments ?

Les gens utilisent souvent ces termes de manière interchangeable, mais l'intention et le sentiment sont deux pièces très différentes du puzzle. Considérez-les comme les deux faces d'une même pièce. Ensemble, ils vous donnent une image complète de la demande d'un client. Séparément, ils ne vous racontent que la moitié de l'histoire.

Analyse des sentiments : Comprendre l'ambiance

L'analyse des sentiments consiste à identifier le ton émotionnel derrière un message. C'est une façon de comprendre ce que le client ressent. À la base, c'est assez simple et se classe généralement dans l'une de ces trois catégories :

• Positif : « J'adore la nouvelle mise à jour, elle fonctionne parfaitement ! »

• Négatif : « Je suis tellement frustré, ma commande n'est toujours pas arrivée. »

• Neutre : « Quelles sont vos heures d'ouverture ? »

Le sentiment est votre premier indice sur la manière de gérer une conversation. Il aide les agents à ajuster leur ton, à prioriser les tickets des clients mécontents et à transmettre les commentaires positifs. Mais il ne leur dit pas quoi faire. Savoir qu'un client est mécontent est un bon début, mais vous ne savez toujours pas pourquoi ni ce dont il a besoin pour résoudre le problème. C'est là que l'intention entre en jeu.

Détection d'intention : Aller droit au but

La détection d'intention vise à identifier l'objectif réel du client. C'est le « quoi » derrière son message. Qu'essaie-t-il de faire ? De quelles informations a-t-il besoin ?

Quelques intentions courantes dans le support client incluent :

• Demander un remboursement

• Poser une question sur la facturation

• Signaler un bug

• Chercher des informations sur un produit

• Mettre à jour les détails du compte

L'intention indique à votre équipe l'action spécifique requise pour clore un ticket. Lorsque vous la combinez avec le sentiment, vous obtenez une image beaucoup plus claire. Un « sentiment négatif » + une « intention de remboursement » représente un tout autre niveau d'urgence qu'un « sentiment neutre » + une « intention d'information produit ».

Comment l'analyse des intentions et des sentiments aide votre équipe

Lorsque vous allez au-delà de la simple correspondance de mots-clés et commencez à vraiment comprendre les intentions et les sentiments de vos clients, vous pouvez apporter d'énormes améliorations à la fois à l'efficacité de votre équipe et à la qualité de votre support. Il s'agit de travailler plus intelligemment, pas seulement plus durement, en laissant l'IA effectuer le triage initial afin que votre équipe puisse se concentrer sur la recherche de solutions.

Acheminez et priorisez les tickets avec précision

Imaginez ceci : un nouveau ticket arrive. Une IA l'analyse instantanément et détecte un sentiment « négatif » associé à une intention de « remboursement ». Au lieu de simplement rester dans la file d'attente principale, il est automatiquement envoyé à un agent senior ou à une équipe de rétention spécialisée et marqué comme haute priorité.

C'est une avancée considérable par rapport au tri manuel, qui est lent, incohérent et laisse beaucoup de place à l'erreur. Bien que de nombreux services d'assistance aient des règles intégrées, elles peuvent être lourdes et manquer la nuance du langage client. Un outil d'IA plus flexible comme eesel AI vous offre un moteur de flux de travail entièrement personnalisable, vous permettant de configurer des règles détaillées pour la gestion des tickets en fonction des combinaisons spécifiques d'intention et de sentiment qui vous intéressent.

AI Triage catégorisant et acheminant automatiquement un ticket client en fonction de son intention et de son sentiment détectés, illustrant la précision de l'analyse des intentions et des sentiments.

Aidez les agents à être plus efficaces et à satisfaire les clients

Lorsqu'un agent ouvre un ticket et connaît déjà l'humeur et l'objectif du client, il peut se mettre directement au travail. Il peut sauter les questions de découverte maladroites (« Donc, juste pour confirmer, vous voulez un remboursement ? ») et passer directement à la résolution du problème avec le ton approprié.

C'est là que les outils d'assistance à l'agent brillent vraiment. Un copilote IA peut faire plus que simplement rechercher un article d'aide pertinent. Par exemple, le Copilote d'eesel AI peut rédiger une réponse personnalisée et empathique en analysant l'intention et le sentiment du ticket. Il puise le contexte dans les tickets précédents, les macros et l'ensemble de votre base de connaissances pour élaborer une réponse réellement utile. Les agents peuvent résoudre les problèmes plus rapidement, et les clients ont l'impression que vous les « comprenez » dès le premier message.

Découvrez des informations utiles cachées dans les conversations des clients

Le suivi des tendances dans les intentions et les sentiments ne consiste pas seulement à gérer la file d'attente ; c'est essentiellement une étude de marché gratuite. Chaque conversation avec un client est remplie de retours, et avec la bonne analyse, vous pouvez repérer des modèles que vous auriez autrement manqués.

Par exemple, une augmentation soudaine du sentiment négatif autour de l'intention de « paiement » pourrait être un avertissement précoce d'un bug sérieux sur votre site web. Un nombre croissant de questions sur une certaine fonctionnalité pourrait vous indiquer que votre documentation n'est pas assez claire. Les bons outils d'IA ne se contentent pas d'examiner les tickets individuels ; leurs rapports peuvent identifier ces tendances plus larges et même signaler les lacunes dans votre base de connaissances, transformant les retours clients désordonnés en une liste de tâches claire pour l'amélioration.

Le problème de l'analyse traditionnelle des intentions et des sentiments (et comment l'IA moderne le résout)

Bien que les avantages soient assez clairs, la mise en pratique de l'analyse des intentions et des sentiments était autrefois une véritable corvée. Pendant longtemps, les outils disponibles étaient soit trop basiques pour être utiles, soit trop compliqués pour que la plupart des entreprises puissent même les envisager.

L'ancienne méthode : Des systèmes lourds basés sur des règles

La première tentative d'analyse des sentiments utilisait ce que l'on appelle des systèmes basés sur un lexique. En clair, ces outils s'appuyaient sur un dictionnaire de mots « positifs » et « négatifs ». Si un message contenait « amour » ou « incroyable », il était marqué comme positif. S'il contenait « haine » ou « cassé », il était négatif.

Le défaut flagrant ici est le manque total de contexte. Ces systèmes sont facilement trompés. Le sarcasme leur passe complètement au-dessus de la tête. Un client disant : « Super, encore une fonctionnalité qui ne marche pas » serait probablement étiqueté comme positif à cause du mot « Super ». De plus, il fallait constamment mettre à jour ces dictionnaires à la main pour suivre le nouvel argot, les noms de produits et la façon dont les gens parlent.

La méthode compliquée : Construire vos propres modèles d'apprentissage automatique

L'étape suivante consistait à construire des modèles d'apprentissage automatique (ML) personnalisés. Cette approche est beaucoup plus puissante et peut réellement comprendre la nuance, mais elle était incroyablement difficile à mettre en place. Vous aviez besoin de :

• D'énormes ensembles de données étiquetés à la main : Cela signifiait que des personnes devaient étiqueter manuellement des milliers et des milliers de vos propres conversations clients. C'est aussi fastidieux que ça en a l'air.

• Des talents coûteux en science des données : La construction et la maintenance de ces modèles sont un travail à plein temps pour une équipe de spécialistes.

• Des mois de développement : Vous ne pouviez pas simplement acheter cela sur étagère ; c'était un projet interne majeur.

Pour la plupart des équipes de support, ce n'était tout simplement pas réaliste. Le coût, le temps et l'expertise nécessaires en faisaient un projet mort-né.

La méthode intelligente : Une IA qui apprend de ce que vous savez déjà

La grande avancée de ces dernières années a été le développement d'une IA capable d'être entraînée sur les données propres d'une entreprise sans nécessiter un département entier de science des données. Cette nouvelle génération de plateformes d'IA se connecte directement aux endroits où vos connaissances sont déjà stockées.

C'est exactement comme cela que eesel AI fonctionne. Elle se branche directement sur vos sources de connaissances existantes. Elle apprend de vos anciens tickets dans des services d'assistance comme Zendesk, de vos documents internes dans Confluence ou Google Docs, et de votre centre d'aide public.

En examinant toutes ces informations ensemble, l'IA peut assimiler votre jargon spécifique, la voix de votre marque et les solutions qui ont réellement fonctionné par le passé. Elle comprend ce qu'est le « Projet Titan » ou pourquoi une « escalade de niveau 3 » est une affaire importante, car elle a appris de vos conversations réelles. Cette approche évite les écueils des systèmes rigides de mots-clés et des modèles génériques et universels.

Comment commencer avec l'analyse des intentions et des sentiments

Alors, vous voyez la valeur. Quelle est la prochaine étape ? Vous avez essentiellement deux options principales pour apporter cette capacité à votre équipe : utiliser les fonctionnalités intégrées à votre service d'assistance ou intégrer une plateforme d'IA spécialisée plus puissante.

Option 1 : S'appuyer sur les outils intégrés de votre service d'assistance

Beaucoup des grandes plateformes de service d'assistance proposent maintenant leurs propres fonctionnalités de « triage intelligent » ou d'IA. Bien qu'elles puissent sembler pratiques, ces solutions intégrées présentent souvent de sérieux inconvénients :

• Elles peuvent être des modules complémentaires coûteux. Ces fonctionnalités sont souvent réservées aux forfaits les plus chers ou vendues comme des extras séparés et coûteux avec une tarification confuse.

• Elles fonctionnent en vase clos. Elles ne peuvent apprendre qu'à partir des données contenues dans ce seul service d'assistance. Cela ignore complètement toutes les connaissances précieuses que vous avez dans d'autres outils, comme les wikis internes dans Notion ou les mises à jour de votre équipe d'ingénierie dans Slack.

• Elles offrent peu de contrôle ou de capacité de test. Vous obtenez souvent un système en « boîte noire » avec peu d'options pour personnaliser son comportement. Plus important encore, la plupart d'entre elles n'ont pas de moyen sûr de tester les performances de l'IA sur vos données réelles avant de la laisser interagir avec les clients.

Option 2 : Intégrer une plateforme d'IA dédiée

Une approche meilleure et plus flexible consiste à utiliser une plateforme d'IA dédiée qui fonctionne sur l'ensemble de votre pile technologique et ne vous enferme pas chez un seul fournisseur. C'est toute l'idée derrière eesel AI. Au lieu d'un processus de migration pénible, vous pouvez la mettre en service en quelques minutes, pas en quelques mois, simplement en la connectant aux outils que vous utilisez déjà.

De manière cruciale, eesel AI a été conçue pour les équipes qui veulent du contrôle et de la confiance. Elle dispose d'un puissant mode de simulation qui vous permet de tester toute votre configuration d'IA sur des milliers de vos propres tickets passés. Vous pouvez voir exactement comment elle aurait répondu, prédire les taux de résolution et ajuster son comportement dans un environnement de test sécurisé. Cela vous permet de vous familiariser complètement avec ses performances avant d'automatiser une seule réponse destinée aux clients, ce que la plupart des outils intégrés et des concurrents n'offrent tout simplement pas.

Commencez à comprendre vos clients avec les intentions et les sentiments dès aujourd'hui

Savoir ce que veulent vos clients (leur intention) et comment ils se sentent (leur sentiment) est le fondement d'un support client moderne et évolutif. Ce qui était autrefois un projet compliqué et coûteux est désormais à la portée des équipes de toutes tailles, grâce à cette nouvelle vague d'outils d'IA. L'astuce consiste à choisir une plateforme qui fonctionne avec votre configuration existante, qui apprend des connaissances uniques de votre entreprise et qui vous donne le contrôle dont vous avez besoin pour automatiser en toute confiance.

Arrêtez de deviner ce que vos clients essaient de dire. Avec eesel AI, vous pouvez configurer un agent IA qui comprend réellement les intentions et les sentiments en quelques minutes seulement. Vous pouvez même simuler ses performances sur vos propres données pour constater le potentiel par vous-même. Commencez votre essai gratuit dès aujourd'hui.